Ortak Değişkene Göre Düzeltilmiş Yarı Parametrik ve Parametrik Olmayan Roc Eğrilerinin Bayesçi ve Klasik Yöntemlerle Tahminlenmesi ve Karşılaştırılması

Tez Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, Temel Tıp Bilimleri, Türkiye

Tez Danışmanı: Prof. Dr. Ertuğrul Çolak

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Desteklendiği Program: Bu tezi destekleyen bir program bulunmamaktadır

Özet:

Amaç: Tıbbi karar ve tanı testlerinde önemli bir yere sahip olan biyobelirteçlerin etkililiğinin belirlenmesinde kullanılan ROC analizinde, ortak değişken etkisinin de değerlendirildiği AROC yöntemlerinin karşılaştırılması tez kapsamına alınmıştır. Bu çerçevede ortak değişkene göre düzeltmenin yapıldığı yarı parametrik ve parametrik olmayan klasik yöntemler ile bayesçi yarı parametrik ve parametrik olmayan yöntemler tez çalışması kapsamında belirlenen yöntemler olup bu yöntemlerin tahminlenmesi ve performans karşılaştırılmalarının yapılması amaçlanmıştır.

Yöntem: Yöntemlerin değerlendirilmesinde, tekdüze dağılıma sahip ortak değişkenle ilişkili olan biyobelirteç için farklı dağılım senaryoları oluşturulmuş olup bu senaryoların her biri için yöntemlerin yakınsaması beklenen kriter AUC değerleri belirlenmiştir. Modellerin performans karşılaştırmalarında AUC ve MSE dikkate alınmıştır. Ayrıca yöntemlerin hasta ve sağlıklı gruplar için farklı örneklem büyüklüklerindeki performanslarının değerlendirilebilmesi için simülasyon çalışmasında her defasında n1 = n0 = (25, 50, 100, 200, 500) olacak şekilde veriler türetilmiş olup her bir kombinasyona ait 1000’er döngülü benzetim çalışmaları tasarlanmıştır.

Bulgular: Benzetim çalışmalarından elde edilen bulgular incelendiğinde normal dağılıma sahip veri setlerinde başta yarı parametrik yöntemler olmak üzere tüm AROC yöntemlerinin benzer performansa sahip olduğu görülmüştür. Çarpık dağılım senaryolarında ise başta Kernel olmak üzere parametrik olmayan yöntemlerin daha yüksek performansa sahip oldukları görülmüştür.

Sonuç: Sonuç olarak gerçek hayatta biyobelirteç değerlerinin hem hasta hem de sağlıklı toplumda normal dağılım göstermesi az rastlanılan bir durumdur. Normal dağılmayan veri setleri için ortak değişkene göre düzeltilmiş AROC modeli olarak Kernel yönteminin kullanılması önerilmiştir.

Anahtar Kelimeler: AUC, ortak değişken, düzeltilmiş ROC, simülasyon, PSA.